Сьогодні важко уявити сферу Data Science без потужних бібліотек, AutoML, готових пайплайнів і тисяч інструкцій на YouTube. Але ще кілька років тому ситуація була зовсім іншою. У статті Ганна Пилєва розповідає, що важливо для розвитку в ML сьогодні, та як вона сама освоювала кожну секцію необхідних навичок.
Чи стане Pathways on Cloud масовим інструментом для розробників? Чи змінить цей анонс позиції на ринку LLM-вендорів? І на який саме підхід цього року робить ставку Google Cloud? Читайте про це в репортажі Нікіти Галкіна з конференції Google Cloud Next.
Паша, Data Scientist із понад 6-річним досвідом, пояснює, як навчаються мовні моделі, які тут є можливості, обмеження та виклики. У статті детально описано етапи навчання від збору даних до впровадження людського фідбеку, а також основи архітектури Transformer.
DevOps Engineer Данило розглядає витрати на аналітику даних за допомогою штучного інтелекту на Google Cloud Platform. Він аналізує ціни Vertex AI, BigQuery, Looker, та інших інструментів для оптимізації витрат і покращення ефективності.
Волонтерський проєкт Lead Software Engineer Тараса Устияновича виник у 2022 році. Його фокус: аналіз публікацій, реакції користувачів, динаміки поширення інформації, яка повʼязана з російською агресією проти України. Про проблеми обробки такої інформації Тарас докладно розповідає у своєму блозі.
MLOps і DevOps мають спільну мету — покращити співпрацю, ефективність і швидкість надання цінності клієнтам. Senior MLOps Engineer Влад Мельник у своєму блозі розповідає, як зацікавився цим напрямом, а також пояснює, чим його спеціальність відрізняється від DevOps.
Machine Learning Engineer Олексій Малишев в другій частині своєї техстатті розповідає, як CNN використовуються для обробки зображень. Зокрема, показує на практиці згортку та пулінг кольорових та чорно-білих фото.
Всі генеративні ШІ-інструменти досі ґрунтуються на базових концепціях та деталях. Machine Learning Engineer Олексій Малишев розповідає саме про одну з таких концепцій — згорткові нейронні мережі.
Вова Кириченко у черговому дайджесті розповідає про найгарячіші новини зі світу Big Data, ML та AI, серед яких: Stability AI анонсувала мовну модель з відкритим вихідним кодом, Google запускає багатомовний набір даних PRESTO, а також багато іншого корисного контенту.
Великий дайджест з виключно цікавою та корисною інформацією. Бурхливий розвиток ШІ та спроби його приборкати, новини і тенденції галузі — усе це в матеріалах, які Вова Кириченко зібрав у черговий випуск. Читайте і поширюйте!
До вашої уваги дайджест про події та інноваційні досягнення останніх тижнів з використанням технологій AI/ML/Big Data. Цього разу Вова Кириченко збирав у добірку різні новини с фокусом на те, щоб не всі вони були пов’язані з ChatGPT.
Вова Кириченко зібрав для нашої ІТ-спільноти чергову порцію апдейтів, які трапилися зі світом Data Science в останні декілька тижнів. Багато уваги у випуску приділено АІ-чатботам та обговоренням того, яку користь — і шкоду — принесуть ці технології людству.
Вова Кириченко підготував детальний підсумковий матеріал для нашої спільноти: тут і аналітика використання AI/ML у бізнесі, і перелік найважливіших новин за минулий вже рік, і тренди на 2023-й, які автор спробував передбачити. Бонус — перелік інфлюенсерів зі світу Big Data, за якими варто стежити онлайн.
Звісно, найголовніше новина AI-галузі за останній час — ChatGPT, найбільш вражаючий чат-бот зі штучним інтелектом. Але у цьому дайджесті Вова Кириченко зібрав багато корисних подкастів, статей і відео на інші дотичні до AI та ML теми.
У ювілейному випуску новин зі світу Big Data, ML та Data Science Вова Кириченко ділиться найцікавішими матеріалами з насичених попередніх тижнів у індустрії.
Вашій увазі регулярний дайджест новин зі світу Big Data, ML та Data Science. Вова Кириченко ділиться статтями, відео, подкастами та науковими матеріалами про те, що відбувається навколо штучного інтелекту.
На вас уже чекає свіжа купа новин та апдейтів із data-індустрії!
Володимир Кириченко не міг залишити вас без новин зі світу Data Science, тож ловіть 27-й випуск дайджесту, який зібрав у собі найкращі подкасти, відео, статті та матеріали про всі знахідки та інноваційні досягнення останнього місяця з використанням AI/ML/Big Data.
Сучасні закони не дозволяють безконтрольний збір інформації, в той час, як ІТ-індустрія постійно впроваджує нові й нові методи обробки даних. Як розробляти AI-продукти так, щоб не отримати мільйонний штраф — пропонуємо юридичний аналіз справи Clearview AI у Великобританії.
Що сталося у світі AI минулого місяця? Поговоримо про DALL·E mini як альтернативу DALL·E з відкритим кодом, штучний інтелект для виявлення зброї та потенційних стрільців, як працює технологія Neural Voice Camouflage, що за нова модель від DeepMind під назвою Gato та багато іншого.
Коментарі